Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU) vs Intel Xeon Platinum 8358P

Cinebench 2024 (Single-Core)

सिनेबेंच 2024 बेंचमार्क रेडशिफ्ट रेंडरिंग इंजन पर आधारित है, जिसका उपयोग मैक्सन के 3डी प्रोग्राम सिनेमा 4डी में भी किया जाता है। यह परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क रन प्रत्येक 10 मिनट लंबे होते हैं कि प्रोसेसर अपनी गर्मी उत्पादन द्वारा सीमित है या नहीं।

Cinebench 2024 (Multi-Core)

सिनेबेंच 2024 बेंचमार्क का मल्टी-कोर परीक्षण रेडशिफ्ट रेंडरिंग इंजन का उपयोग करके रेंडर करने के लिए सभी सीपीयू कोर का उपयोग करता है, जिसका उपयोग मैक्सन्स सिनेमा 4डी में भी किया जाता है। यह परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क रन 10 मिनट लंबा है कि क्या प्रोसेसर अपने ताप उत्पादन द्वारा सीमित है।

Cinebench R23 (Single-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Cinebench R23 (Multi-Core)

Cinebench R23, Cinebench R20 का सक्सेसर है और यह Cinema 4 Suite पर भी आधारित है। Cinema 4 3D रूप बनाने के लिए दुनिया भर में उपयोग किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर है। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। सिंगल-कोर परीक्षण केवल एक सीपीयू कोर का उपयोग करता है, कोर की मात्रा या हाइपरथ्रेडिंग क्षमता की गणना नहीं होती है।

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

गीकबेंच 5 एक क्रॉस प्लेटफॉर्म बेंचमार्क है जो सिस्टम मेमोरी का भारी उपयोग करता है। एक तेज स्मृति परिणाम को बहुत आगे बढ़ाएगी। मल्टी-कोर टेस्ट में सभी सीपीयू कोर शामिल होते हैं और हाइपरथ्रेडिंग का एक बड़ा फायदा उठाते हैं।

Geekbench 6 (Single-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। सिंगल-कोर बेंचमार्क केवल सबसे तेज सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, प्रोसेसर में सीपीयू कोर की संख्या यहां अप्रासंगिक है।

Geekbench 6 (Multi-Core)

गीकबेंच 6 आधुनिक कंप्यूटर, नोटबुक और स्मार्टफोन के लिए एक बेंचमार्क है। जो नया है वह नए सीपीयू आर्किटेक्चर का एक अनुकूलित उपयोग है, उदाहरण के लिए बिग.लिटल अवधारणा पर आधारित और विभिन्न आकारों के सीपीयू कोर का संयोजन। मल्टी-कोर बेंचमार्क प्रोसेसर के सभी सीपीयू कोर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। एएमडी एसएमटी या इंटेल के हाइपर-थ्रेडिंग जैसे वर्चुअल थ्रेड सुधारों का बेंचमार्क परिणाम पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

iGPU - FP32 प्रदर्शन (एकल-सटीक GFLOPS)

GFLOPS में सरल सटीकता (32 बिट) के साथ प्रोसेसर की आंतरिक ग्राफिक्स इकाई का सैद्धांतिक कंप्यूटिंग प्रदर्शन। GFLOPS इंगित करता है कि iGPU प्रति सेकंड कितने बिलियन फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन कर सकता है।

Blender 3.1 Benchmark

ब्लेंडर बेंचमार्क 3.1 में, "राक्षस", "जंकशॉप" और "कक्षा" दृश्यों का प्रतिपादन किया जाता है और सिस्टम द्वारा आवश्यक समय को मापा जाता है। हमारे बेंचमार्क में हम सीपीयू का परीक्षण करते हैं न कि ग्राफिक्स कार्ड का। मार्च 2022 में ब्लेंडर 3.1 को स्टैंडअलोन संस्करण के रूप में प्रस्तुत किया गया था।

Monero Hashrate kH/s

क्रिप्टो करेंसी मोनरो नवंबर 2019 से रैंडमएक्स एल्गोरिथम का उपयोग कर रही है। यह पीओडब्ल्यू (काम का सबूत) एल्गोरिदम केवल एक प्रोसेसर (सीपीयू) या एक ग्राफिक्स कार्ड (जीपीयू) का उपयोग करके कुशलता से गणना की जा सकती है। क्रिप्टोनाइट एल्गोरिथ्म का उपयोग नवंबर 2019 तक मोनेरो के लिए किया गया था, लेकिन इसकी गणना ASICs का उपयोग करके की जा सकती है। RandomX अधिक से अधिक CPU कोर, कैशे और मेमोरी के तेज़ कनेक्शन से अधिक से अधिक मेमोरी चैनलों के माध्यम से लाभान्वित होता है। ऑपरेशन सिस्टम HiveOS के तहत XMRig v6.x के साथ परीक्षण किया गया।

मोनेरो का व्यापार करने के लिए आप क्रिप्टो ब्रोकर Kraken.com के साथ पंजीकरण कर सकते हैं। हम कुछ वर्षों से वहां ग्राहक हैं और अब तक बहुत संतुष्ट हैं।

प्रति वाट सीपीयू प्रदर्शन (दक्षता)

एआई / एमएल प्रदर्शन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) के समर्थन वाले प्रोसेसर क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में बहुत तेजी से कई गणनाओं, विशेष रूप से ऑडियो, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग को प्रोसेस कर सकते हैं। एमएल के लिए एल्गोरिदम उनके प्रदर्शन में सुधार करते हैं जितना अधिक डेटा उन्होंने सॉफ्टवेयर के माध्यम से एकत्र किया है। क्लासिक प्रोसेसर की तुलना में एमएल कार्यों को 10,000 गुना तेजी से संसाधित किया जा सकता है।